Abstract 153: Automated Angiographic Assessment Of Coronary Artery Vasomotion In Kawasaki Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mechanical properties of coronary arteries (CA) hold clues to vascular health and viability. Traditionally assessed with intracoronary imaging, we present an angiography-based system to assess CA vasomotion using automatic vessel segmentation and spatio-temporal tracking. Elastic moduli computed from dynamic CA calibers are compared between non-KD patients (CTL), KD patients with no CA aneurysms (KDAN-), and those with aneurysms (KDAN+). Methods: Proximal CA angiograms are automatically segmented and tracked over a cardiac cycle. CA centerline is extracted and the mean caliber is computed from diameters along its length. The resulting caliber variation reflects the CA vasomotion (Figure 1a). We then calculated the Vasomotion Standard Deviation (VSD) and CA recoil with the mean constriction velocity (MCV). Finally, Elastic Pressure moduli were computed using trans-myocardium pressure gradients. Results: We analyzed 51 left CA segments from 23 patients (5 CTL, 5 KDAN-, 13 KDAN+). Data are mean ± SD normalized pixels (npx). VSD was significantly reduced ( p <0.01) in KDAN+ (0.25±0.05) and KDAN- (0.27±0.04) vs CTL (0.38±0.07 npx). Coronary recoil was significantly reduced (p<0.05) in KDAN+ vs CTL, with MCV 3.50±0.67 vs 4.59±1.94 npx/sec. Pressure-dependent stiffness characteristics were equally atypical (Figure 1b). Conclusion: The proposed angiography-based stiffness assessment system shows abnormal CA vascular physiology in our cohort of KD patients. These results concur with previous invasive studies. The potential usability of this system for vascular health assessment could be applied to previously recorded CA angiograms for risk stratification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».